Mathematica 9 is now available
SEARCH MATHEMATICA 8 DOCUMENTATION
THIS IS DOCUMENTATION FOR AN OBSOLETE PRODUCT.
SEE THE DOCUMENTATION CENTER FOR THE LATEST INFORMATION.
Mathematica > 数学和算法 > 矩阵和线性代数 > 基于矩阵的最小化 >
Mathematica 内置符号教程 »|参见 »|更多关于 »

LinearProgramming

LinearProgramming[c, m, b]
求向量 x，使 c.x 在约束 m.x≥b 和 x≥0 下达到极小。
LinearProgramming[c, m, {{b1, s1}, {b2, s2}, ...}]
求向量 x，使 c.x 在 x≥0 和由矩阵 m 和 {bi, si} 确定的约束下达到最小。对于 m 的每个行 mi，如果 siEqual1，则相应的约束是 mi.x≥bi，如果 siEqual0，则为 mi.xEqualbi，如果 siEqual-1，为 mi.x≤bi。
LinearProgramming[c, m, b, l]
在由 m、b 和 x≥l 确定的约束下最小化 c.x。
LinearProgramming[c, m, b, {l1, l2, ...}]
在由 m、b 和 xi≥li 确定的约束下最小化 c.x。
LinearProgramming[c, m, b, {{l1, u1}, {l2, u2}, ...}]
在由 m、b 和 li≤xi≤ui 确定的约束下最小化 c.x。
LinearProgramming[c, m, b, lu, dom]
取在域 dom 内的 x 的元素，它是 Reals 或 Integers。
LinearProgramming[c, m, b, lu, {dom1, dom2, ...}]
xi 位于域 domi 内。
  • 在向量 c 和 b 及矩阵 m 的所有分量必须是数。
  • None 等于没有边界。
  • 如果 LinearProgramming 的输入包含明确的有理数，它给出明确的有理数结果或整数结果。
  • 如果 LinearProgramming 的输入包含近似数，它给出近似数的结果。选项 Tolerance 指定内部比较使用的 误差。缺省是 Tolerance->Automatic，它对精确数执行比较，对近似数使用误差 10^(-6)。
范例关闭所有单元
例   (1)
在 x+2 y>=3 和隐含非负的约束下最小化 x+y：
In[1]:=
Click for copyable input
Out[1]=
求解等式 x+2 y=3 和隐含非负的约束下的问题：
In[2]:=
Click for copyable input
Out[2]=
求解等式 x+2 y<=3 和隐含非负的约束下的问题：
In[3]:=
Click for copyable input
Out[3]=
2 的新功能 | 6 中的修改功能
Ask a question about this page  |  Suggest an improvement  |  Leave a message for the team